Il n'est pas possible de devenir data scientist sans diplôme. Sans formation adéquate, vous ne pourrez pas trouver de travail. En effet, les recruteurs et les clients exigent une formation minimale adaptée aux responsabilités qui pèseront sur vous.
Pour devenir data scientist, il faudra avoir suivi une formation de niveau élevé. Un bac+4 en informatique, management, statistiques ou en marketing est indispensable pour occuper ce poste. Quelques formations de niveau bac+3 permettent d'occuper des postes d'assistant.
Pour débuter, il est bien d'avoir des notions des modèles statistiques et algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning en anglais) utilisés sur cette phase. Pour la connaissance parfaite des techniques (et des formules mathématiques), on laissera cela à un expert Data Scientist.
Suivre une formation universitaire
Être diplômé d'un master Data analyst ou d'un master en data science est la voie la plus traditionnelle pour acquérir les compétences techniques nécessaires pour se reconvertir en Data analyst. On peut pourtant avoir du mal à se retrouver au milieu de tous les masters data proposés.
Le salaire d'un data analyst débutant oscille entre 35 K€ et 38 K€. Après 4 ans d'expérience, il peut atteindre 45 à 55 K€. Le salaire du data scientist, forcément professionnel expérimenté, s'établit à partir de 50 K€ à 60 K€.
Bien qu'il s'agisse d'un métier récent, on retrouve les Data Scientists dans de nombreux secteurs d'activité : finance, informatique, assurance, e-commerce ou encore grande distribution.
Le processeur est certainement le critère essentiel dans le choix d'un ordinateur portable pour un data scientist. En effet, la machine doit être assez puissante et rapide pour garantir une vitesse de traitement acceptable lors de l'exécution d'algorithmes. Un Pc portable Intel Core i7 est à privilégier.
Un Data Analyst, comme son titre l'indique, a pour rôle d'analyser les données. Le Data Scientist va plus loin, et possède une expertise métier et des compétences en « Data Visualization » (visualisation de données).
Dans le domaine des analyses de données, ou Data Analytics, les deux langages de programmation les plus utilisés sont R et Python. Découvrez lequel de ces deux langages il est préférable d'apprendre pour se lancer dans cette vocation.
Outre l'aide à la prise de décision, la data science permet de recouper des données pertinentes pour apporter des éléments concrets. Sur ces derniers, les différents responsables d'une entreprise pourront baser leurs actions.
Créer votre entreprise : pour devenir Data Scientist freelance, vous devez créer votre entreprise individuelle ou votre micro-entreprise. Vous devez en effet être en capacité de facturer vos clients, autrement dit les entreprises qui vous missionnent pour du consulting data.
Vous pouvez suivre une formation diplômante comme le Bachelor informatique sur 3 ans puis vous spécialiser en Big Data. Certaines écoles proposent des poursuites d'études en 5 ans après le bac. Vous pouvez y devenir Ingénieur Big Data.
Comment devenir Scientifique de données
Pour devenir scientifique de données il faut suivre une formation universitaire. Même s'il y a peu de programmes universitaires en science de données, un baccalauréat en mathématiques, statistiques ou physique peut remplacer.
Python reste le langage le plus utilisé pour la data science, suivi de SQL.
Python est le langage de programmation préféré des Data Scientists. Ils ont besoin d'un langage facile à utiliser, avec une disponibilité décente des bibliothèques et une grande communauté. Les projets ayant des communautés inactives sont généralement moins susceptibles de mettre à jour leurs plates-formes.
Le data consultant
Au niveau de la formation, il est préférable d'avoir un Bac+5 big data et/ou mathématiques et/ou statistiques et/ou business intelligence. Il peut également avoir fait une école d'ingénieur spécialisé. D'après Glassdoor, le salaire moyen d'un data consultant est de 39.800 euros par an.
Se former à la data science permet dans un tout premier temps de comprendre de quoi l'on parle. Pour les décideurs dans les entreprises (direction, RH), cela permet d'en saisir les opportunités et d'impulser des projets qui vont permettre de saisir de nouvelles opportunités.
Métier #1 : l'ingénieur de données (Data Engineer)
Vous vous orientez vers ce métier si vous souhaitez aider les entreprises sur les aspects opérationnels du management de leurs données. En effet, ce métier est spécialisé sur les problématiques de gestion de données à large échelle.
2. Cadre d'état-major administratif, financier, commercial des grandes entreprises : 10 530€. 1. Chef d'une grande entreprise (500 salariés ou plus) : 16 600€ environ.
La data science se trouve donc à l'intersection de différents domaines, notamment les mathématiques, l'informatique et l'expertise business.
Dans le secteur IT, on retrouve les fournisseurs historiques de solutions IT comme Oracle, HP, SAP ou encore IBM. Il y a aussi les acteurs du Web dont Google, Facebook, ou Twitter. Quant aux spécialistes des solutions Data et Big Data, on peut citer MapR, Teradata, EMC ou Hortonworks.
Les contrôleurs de gestion sont à cet effet, dépositaires d'un langage financier commun à l'ensemble des organisations et appréhendent l'analyse des mégadonnées ou « Big Data Analytics » pour la réalisation de leurs tâches traditionnelles (Sponem, 2018), ainsi que la modernisation des services financiers et ce, grâce à ...